Python 基于行索引的数据帧分割

如何拆分数据帧

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'first':np.random.rand(4),'second':np.random.rand(4)},index=['foo','bar','baz','bat'])
print(df)
        first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894
baz  0.602763  0.437587
bat  0.544883  0.891773

进入以下两个不相交的数据帧

        first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894

     first    second
baz  0.602763  0.437587
bat  0.544883  0.891773

通过使用第一个数据帧的索引

我特别想找一个像这样的方法

subDf1,subDf2 = pd.split(df,['foo','bar'])

在哪里

print(subDf1)
   first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894

及

我相信您可以使用for second

DataFrame

：

idx = ['foo','bar']

print (df.loc[idx])
        first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894

print (df[~df.index.isin(idx)])
        first    second
baz  0.602763  0.437587
bat  0.544883  0.891773

或用于“按标签选择”：

print (df.loc[df.index.difference(idx)])
        first    second
bat  0.544883  0.891773
baz  0.602763  0.437587

我相信您可以使用for second

DataFrame

：

idx = ['foo','bar']

print (df.loc[idx])
        first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894

print (df[~df.index.isin(idx)])
        first    second
baz  0.602763  0.437587
bat  0.544883  0.891773

或用于“按标签选择”：

print (df.loc[df.index.difference(idx)])
        first    second
bat  0.544883  0.891773
baz  0.602763  0.437587

---

我认为您的预期subDf1输出不正确，因为它与的SubDF2可能重复项相同。我认为您的预期subDf1输出不正确，因为它与的SubDF2可能重复项相同